使用 Google 生态系统构建 AI 应用

1. 准备工作

软件开发不断发展。最成功的开发者不仅会编写代码，还会编排 AI 工具和智能体，以便更快、更好地构建应用。Google 的工具生态系统提供了一套全面的工具，涵盖整个生命周期：界面生成、应用原型设计和部署、AI 功能开发，以及安全、可扩缩的后端集成。在此 Codelab 中，您将使用 Google Stitch 设计界面，使用 Google AI Studio 进行氛围编程和部署应用，并使用 Firebase 开发 AI 功能，以及在安全、可扩缩的后端中存储信息。

您将在此 Codelab 中构建的应用名为 Decide For Me，它是一款决策助手，可帮助面临人生选择（例如搬家、换工作或选择爱好）时犹豫不决的人做出决定。用户输入困境和人生优先事项，应用会使用 AI 帮助用户做出决定，以最大限度地减少长期失望。该应用还会为用户提供具体的初步行动方案。应用的最终版本应与以下内容类似：

学习内容

• 使用 Google Stitch 设计界面。
• 使用 Google AI Studio 进行 Web 应用氛围编程。
• 使用 Firebase 开发 AI 功能并在云端存储信息。
• 使用 Google AI Studio（由 Cloud Run 提供支持）将 Web 应用部署到生产环境。

2. 使用 Stitch 设计界面

1. 下载视觉稿图片 (DecideForMeScreen.jpeg)。将其保存到本地文件夹，以便找到它。
2. 前往 Stitch，找到输入字段，然后选择 Web 选项。（在此 Codelab 中，您将专注于 Web 体验，但您也可以使用 Stitch 生成移动界面。）
3. 上传视觉稿图片：
   1. 点击 + （添加按钮）。
   2. 选择上传文件 。
   3. 附加您在设置步骤中下载的图片 (DecideForMeScreen.jpeg)。借助此手绘视觉稿，您可以测试 Stitch 的多模态功能。
4. 复制以下提示并将其粘贴到输入字段中：

   # General Guidance
   Create a modern, clean, and highly polished UI for a web application called
   "Decide For Me" - a hyper-rational decision assistant.
   
   CRITICAL: Replicate the exact layout, structure, and element placement shown in
   the hand-drawn mockup file DecideForMeScreen.jpeg. Do not add any extra menus,
   sidebars, buttons, or top/bottom navigation bars that are not explicitly drawn
   in the file. Stick strictly to the skeleton provided in the mockup.
   
   # Layout & Structure
   - Two-Column Split Screen:
     - Left Side (Main Chat Area): Takes up roughly 70-75% of the screen width. It
       should feel like a premium, focused workspace.
     - Right Side (Configuration Panel): A sidebar taking up 25-30% of the screen
       width with a distinct, subtle background color to separate it from the
       chat.
   
   # Right Panel: Configuration Screen
   - Header: Title it "My Priorities" with a clean, minimalist typography.
   - Content Card: A styled card containing a text box or paragraph area
     showcasing the user's priorities.
   - Interactions: Include a clear "Edit Priorities" button. When clicked, this
     area should visually toggle into an editable textarea or input field.
   
   # Left Panel: Chat & Dilemma Decision Screen
   - Chat History: A clean vertical flow of message bubbles.
     - The first message bubble must be aligned to the left (system message) and
       say: "Tell me your dilemma". Use a friendly, neutral background color for
       this bubble.
   - Bottom Input Area: Instead of a traditional single-line chat bar, create a
     unified, beautiful "Decision Submission" layout positioned at the bottom:
     - Dual Input Fields: Place two horizontal or cleanly stacked input fields.
       - Input 1 label: "Option A"
       - Input 2 label: "Option B"
     - Action Button: A prominent, styled "Go" action button to trigger the
       reasoning loop.
   
   # Theme & Aesthetic
   - Vibe: Hyper-rational, clean, trustworthy, and modern. Use a sophisticated
     color palette (e.g., deep slates, clean whites/grays, and a sharp accent
     color like a subtle indigo or teal for active states and buttons).
   - Spacing & Typography: Use generous whitespace, soft rounded corners
     (border-radius) for cards and buttons, and a highly legible sans-serif font.
   

5. 点击输入字段右下角的生成箭头。Stitch 会生成界面和整个设计系统，包括调色板、字体选项、图标和界面元素的一般感觉：

警告： 如果生成界面所需的时间超过 5 分钟，请重新加载页面并再次提交提示。

3. 使用 Google AI Studio 构建应用

1. 将您在 Stitch 中构建的界面导出到 Google AI Studio：
   1. 点击 Stitch 中生成的设计。
   2. 点击界面右上角的导出 。
   3. 确认所选选项为 Google AI Studio 。
   4. 向下滚动到说明 字段。
2. 复制以下提示并将其粘贴到说明 字段中：

   # General Guidance
   Build the "Decide For Me" app: A hyper-rational decision assistant for
   chronically indecisive people facing life choices (moving apartments, changing
   careers, picking a hobby). The user enters a dilemma and their top priorities
   in life. The app will help with the decision. Follow the instructions below to
   build it:
   
   # UI Instructions
   Using the design artifacts exported from Stitch (the PNG image and HTML file),
   build a fully functional web application that accurately mirrors the design and
   layout.
   
   # App Architecture & Initialization Instructions
   - Initialize the Firebase JS SDK for client-side services.
   - Set up Firebase Authentication using the Google provider. If a user is not
     logged in, show a clean, minimalist sign-in state. If the user is logged in,
     take them directly to the dilemma decision screen.
   - Initialize Firebase App Check in debug mode
     (`self.FIREBASE_APPCHECK_DEBUG_TOKEN = true`) without a ReCaptchaV3Provider
     (we will add that later).
   
   # State & Database Management Instructions
   - User Priorities:
     - Once authenticated, pull the user's saved priorities from Firebase
       Firestore at the path: `users/{userId}`. Each document should contain one
       string field: 'priorities'.
     - Bind this data to the Right Panel ("My Priorities").
     - When the user clicks the "Edit" button, toggle the view to a textarea, with
       a 'save' button. When saved, write the updated string back to
       `users/{userId}`.
     - Make sure to implement and deploy strong Security Rules for Firestore.
   
   # UI Stream Update & Display Instructions
   - Once the user submits option A and option B in the dilemma decision screen,
     display both options as a single message on the user side of the chat. Then,
     display a sleek loading state in the main chat panel. Leave the app in this
     "loading" state and do nothing else, we will process both options and build
     the server-side thinking later.
   

3. 点击 Build with Google AI Studio （使用 Google AI Studio 构建）。这会在新标签页中打开 Google AI Studio，并导入您的设计文件和提示：
   1. 确认提示已完全导入。
   2. 如果您只看到部分提示，请再次粘贴整个提示。
4. 点击 Build （构建）。Google AI Studio 会根据您的提示和界面设计开始生成 Decide For Me 应用：
   1. 在生成过程中，它会建议替代界面设计（在此 Codelab 中忽略这些设计，但您将来可以选择不同的设计）。
   2. 当系统提示您启用 Firebase 时，请点击启用 。
5. 检查并验证生成的应用：
   1. 在预览 标签页中测试应用。
   2. 切换到 Code （代码）标签页，查看所有生成的文件和代码。
   3. Google AI Studio 还创建了一个 Firebase 项目，启用了 Firebase Authentication 和 Firestore，并在您的代码库中配置了 Firebase。在此 Codelab 的下一步中，您将访问并使用此 Firebase 项目。

警告： 如果生成应用所需的时间超过 10 分钟，请关闭标签页，返回 Stitch，然后从导出 步骤重新开始。

4. 注册 App Check 调试令牌

当 Google AI Studio 生成应用时，它会创建一个 Firebase 项目并将您的应用连接到该项目。您需要访问此 Firebase 项目，并向一项名为 Firebase App Check 的重要安全服务注册您的开发环境。

访问您的 Firebase 项目

1. 找到 Google AI Studio 创建的 Firebase 项目的项目 ID：
   1. 切换到 Google AI Studio 中的 Code （代码）标签页。
   2. 打开 firebase-applet-config.json 文件。
   3. 复制 projectId 字段的值。
2. 前往 Firebase 控制台，并使用此 ID 搜索项目。

   注意： 如果您是首次创建 Firebase 项目，则只有一个项目可用，即 Google AI Studio 创建的项目。

警告： 如果您在代码中找不到配置文件，或者在控制台中找不到 Firebase 项目，则表示该项目未创建。您可以向 Google AI Studio 提出 “请向此应用添加 Firebase Auth 和 Firestore”，让它为您解决此问题。

注册调试令牌

您的应用可以使用 Firebase App Check 来保护后端服务和 AI 模型免遭滥用，方法是确保传入流量仅来自合法应用。

注意： 注册调试令牌或初始化 App Check 本身并不能保护您的后端或 API。您必须为要保护的特定 API 和服务强制执行 App Check。在此 Codelab 的后续步骤中，系统会对 Firebase AI Logic 强制执行 App Check，而对于 Firestore 等服务，您可以在验证传入流量后在 App Check 设置中启用强制执行。

由于您的应用在 Google AI Studio 预览环境中运行，因此它使用 App Check 调试提供程序 (self.FIREBASE_APPCHECK_DEBUG_TOKEN = true)。当 Web 应用加载时，Firebase 会自动将调试令牌输出到浏览器的开发者控制台。

1. 找到您的调试令牌：
   1. 在 Google AI Studio 中，查看应用预览时打开浏览器的开发者工具：
      • Chrome、Edge 或 Firefox： 按 F12（或右键点击预览中的任意位置，然后选择检查 ），然后选择 Console （控制台）标签页。
      • macOS： 按 Cmd+Option+I，然后选择 Console （控制台）标签页。
   2. 在控制台日志中，找到 App Check 调试消息：

      AppCheck debug token: "123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678".
      You will need to safelist it in the Firebase console for it to work.
      

   3. 复制令牌字符串（不带引号）。
2. 注册调试令牌：
   1. 在 Firebase 控制台中，依次前往 Security （安全）> App Check > Apps （应用）标签页。
   2. 在列表中找到您的 Web 应用，点击三点状菜单 (⋮)，然后选择 Manage debug tokens （管理调试令牌）。
   3. 点击 Add debug token （添加调试令牌）图标，粘贴复制的令牌，输入名称（例如 Google AI Studio Preview），然后点击 Save （保存）。
   

注意： 如果您在浏览器控制台中看不到调试令牌，请刷新 Google AI Studio 预览标签页，或询问 Google AI Studio 智能体：“请确保 Firebase App Check 在调试模式下使用 self.FIREBASE_APPCHECK_DEBUG_TOKEN = true 进行初始化。”

5. 测试应用

现在，您的项目已连接，并且您的调试令牌已向 App Check 注册，请测试基准功能：Authentication 和 Firestore。

1. 测试用户身份验证并保存优先事项：
   1. 在 Google AI Studio 的 Decide For Me 应用预览中，使用 Google 账号登录以测试身份验证界面。
   2. 使用右侧面板（我的优先事项 ）保存您的人生优先事项。
2. 在 Firebase 控制台中验证身份验证：
   1. 前往 Firebase 控制台并打开 Authentication（身份验证）。
   2. 确认您在 Decide For Me 应用中用于身份验证的 Google 账号已列出：
   
3. 验证 Firestore 数据存储：
   1. 在 Firebase 控制台中打开 Firestore 。
   2. 确认您的优先事项存储在 users/{userId} 路径下的文档中：
   

警告： 如果您在 Firestore 中看不到任何文档，请切换到 Rules （规则）标签页，并确保您已设置强大的安全规则。如果安全规则为空或对每个调用返回 false，则您的应用无法在任何 Firestore 集合中创建任何文档。在这种情况下，请返回 AI Studio，并要求它为应用部署强大的安全规则。

6. 使用 Firebase 构建 AI 赋能的 Decider 流

您的应用将使用 AI 为其 Decide For Me 操作提供支持。您可以使用 Firebase 构建此 AI 赋能的 Decider 流。

设置 Firebase AI Logic

1. 在 Firebase AI Logic 中启用 Gemini Developer API：
   1. 在 Firebase 控制台中打开 Firebase AI Logic，然后点击 Get started （开始使用）。
   2. 选择 Gemini Developer API ，然后按照控制台中的说明启用该 API。

   注意： 此时，系统会自动对 Firebase AI Logic 强制执行 App Check。这就是为什么在此 Codelab 中较早设置和注册 App Check 调试提供方非常重要，因为它可以确保 Google AI Studio 中开发环境的请求经过验证，并且不会被 Firebase AI Logic 拒绝。

2. 配置 Firebase AI Logic 设置：
   1. 前往设置 标签页。
   2. 将 Enforce template-only mode （强制执行“仅模板”模式）选项切换为 Enforced（已强制执行）。
   3. 将 Enforce authenticated-users mode （强制执行“已通过身份验证的用户”模式）选项切换为 Enforced（已强制执行）。

创建服务器提示模板

在此 Codelab 中，您将使用 服务器提示模板通过 Firebase AI Logic 与 Gemini API 进行交互。

在继续使用模板之前，请查看以下内容，了解为什么在服务器端存储模型配置、系统指令和提示非常重要：

• 保护知识产权： 从客户端设备中提取提示，并将其安全地保存在后端。
• 防止提示注入攻击： 客户端只能使用后端架构验证来填充特定变量。
• 无需发布应用即可更新： 您可以在控制台中更新提示、系统指令和模型配置，而无需发布新应用版本。

以下介绍了如何创建和测试服务器提示模板：

1. 创建服务器提示模板：
   1. 前往 Prompt templates （提示模板）标签页。
   2. 点击创建模板 。
   3. 选择空白模板 。
   4. 使用以下信息创建您的第一个模板：
      • 模板名称： Decider Flow
      • 模板 ID： decider-flow
      • 配置（前置元数据）

        model: "gemini-3.5-flash-lite"
        input:
          schema:
            priorities: "string, user's core priorities"
            optionA: "string, option A under consideration"
            optionB: "string, option B under consideration"
        output:
          format: json
          schema:
            verdict: string
            justification: string
            firstStep: string
        

      • 提示和（可选）系统指令

        {role "system"}
        You are the Decider Agent, a multi-stage reasoning engine that
        combines the roles of an honest and polite behavioral economist, a
        long-term strategic forecaster, and an executive decision coach.
        Your job is to take a user's dilemma and their core priorities, run
        them through a rigorous, adversarial 3-phase thinking process, and
        output a highly analytical, reasoning-backed final verdict. You must be
        direct, sharp, and realistic. Do not give generic platitudes or claim
        that "both options are great." You must force a clear choice.
        
        {role "user"}
        # Context & Inputs
        You are analyzing a critical life decision for the user. Base your
        entire multi-phase reasoning flow strictly on these three specific
        inputs:
        - User's Core Priorities: {{priorities}}
        - Option A under consideration: {{optionA}}
        - Option B under consideration: {{optionB}}
        
        Execute your reasoning flow through the following three phases:
        
        # Phase 1: Cynical Breakdown (Input-Driven Analysis)
        Analyze {{optionA}} and {{optionB}} strictly through the lens of the
        user's explicit {{priorities}}. Do not evaluate them in a vacuum.
        - Identify the hidden flaws, compromises, and psychological costs
          embedded in both choices.
        - Pinpoint exactly how {{optionA}} could directly conflict with or
          undermine their {{priorities}}.
        - Pinpoint exactly how {{optionB}} could directly conflict with or
          undermine their {{priorities}}.
        - Uncover any cognitive biases (like status quo bias or loss aversion)
          the user might be falling for in either option.
        
        # Phase 2: Long-Term Regret Projection
        Project the user 5 years into the future. Apply the Regret Minimization
        Framework to both paths:
        - The {{optionA}} Timeline: Quantify the absolute worst-case, deep,
          structural 5-year regret of choosing this path. Focus heavily on
          failures of courage vs. failures of action based on their
          {{priorities}}.
        - The {{optionB}} Timeline: Quantify the matching 5-year regret for
          this path.
        - Contrast these two timelines. Which option carries the kind of regret
          that fundamentally breaks the user's {{priorities}}?
        
        # Phase 3: Final Recommendation & Action Step
        Synthesize the cynical critiques and long-term regret scores.
        Weigh them against the user's {{priorities}} to determine which
        choice minimizes long-term disappointment.
        - Verdict: You must declare either {{optionA}} or {{optionB}} as the
          definitive winner. No compromise, no "it depends," and no hybrid
          options.
        - Justification: Provide a sharp, reasoning-backed explanation showing why
          the losing option was eliminated based on the Phase 1 and Phase 2
          analysis.
        - First Step: Give one microscopic, low-friction task the user can
          execute within the next 15 minutes to commit to or move toward the
          chosen verdict.
        

        在 {role "system"} 和 {role "user"} 周围添加额外的 {}，以使用正确的语法编写系统指令和提示 ：
      • 测试输入

        {
          "priorities": "Be financially stable, have a good work-life balance where I can travel twice a year",
          "optionA": "Buy a house for 615000 British pounds with a mortgage of 2800 per month for the next 35 years",
          "optionB": "Keep renting for 2400 per month for the foreseeable"
        }
        

2. 点击保存模板 。
3. 测试模板：
   1. 点击 Run prompt test （运行提示测试）。
   2. 找到 Test response （测试响应），并检查它是否包含您在提示中指定的所有字段（verdict、justification 和 firstStep）。
   3. 如果一切都与预期响应一致，请使用模板右上角的锁定图标锁定模板，以确保版本稳定性并防止意外修改。

您的模板已准备就绪，可供您的应用使用！

7. 在应用中使用 Decider 提示模板

让您的 Web 应用使用该模板：

1. 返回 Google AI Studio 中的应用。
2. 要求 Google AI Studio 智能体实现 Decide For Me 操作：
   1. 复制以下提示：

      Now let's implement the "Decide For Me" button action. When clicked, it
      should call the Firebase AI Logic SDK using a Template Generative Model.
      The prompt is stored in a prompt template with the id "decider-flow". When
      calling the API, pass the following variables as the input payload object:
      - priorities
      - optionA
      - optionB
      
      The API will return a JSON object. Handle the response asynchronously and
      extract:
      - verdict
      - justification
      - firstStep
      
      Once the data is received, update the UI state to append a new message to
      the chat array. Ensure it renders as a system chat bubble positioned on
      the left side of the chat screen, mapping these three fields clearly into
      the bubble's layout.
      
      Please provide the necessary front-end component state updates and the
      Firebase SDK call.
      

   2. 将提示粘贴到 Google AI Studio 聊天输入中，然后点击 Send （发送）。
3. 验证配置并测试决策助手：
   1. 等待 Google AI Studio 完成向应用添加 Firebase AI Logic。
   2. 切换到 Code （代码）标签页，并确保 firebase-applet-config.json 文件中有一个 API 密钥。如果 Firebase API 密钥不在配置文件中，请要求 Google AI Studio 导入它。
   3. 切换到预览 标签页
   4. 提交选项 A 和 B，并验证 AI 是否返回决策结果、理由和初步行动方案。

警告： 如果即使配置了 Firebase API 密钥，对 Firebase AI Logic 的调用也失败，请向 Google AI Studio 智能体提出以下提示，让它为您解决此问题：

“请确保 Firebase AI Logic 调用使用 getAI(app) 和 getTemplateGenerativeModel(aiInstance) 以及 decider-flow 模板，将 JSON 响应正确解析为 verdict、justification 和 firstStep，并且不包含任何超时限制或不必要的功能检查。”

供您参考，Google AI Studio 生成的代码应与以下内容类似：

const aiInstance = getAI(app);
const templateModel = getTemplateGenerativeModel(aiInstance);

const result = await templateModel.generateContent('decider-flow', {
  priorities: priorities,
  optionA: optA,
  optionB: optB
});

const rawText = result.response.text();

// Parse response text to extract fields
const cleaned = rawText.replace(/```json|```/g, '').trim();
const parsedData: { verdict?: string; justification?: string; firstStep?: string } = JSON.parse(cleaned);

const verdict = parsedData.verdict;
const justification = parsedData.justification;
const firstStep = parsedData.firstStep;

调试和监控请求

如果您的应用遇到错误、无法生成响应，或者您想详细检查 API 流量，请使用 Firebase AI Logic 的内置分析和监控工具：

1. 在 Firebase 控制台中，依次前往 AI Services > AI Logic > AI 监控 标签页。
2. 在信息中心内查看定量指标：
   • 请求量和状态： 验证传入请求是否到达后端并返回 200 OK，或者是否因客户端或服务器错误而失败。
   • 延迟时间： 检查延迟时间图表，以查看端到端响应时间。
   • 令牌数量： 监控每个请求的输入和输出令牌用量。
3. 检查各个请求跟踪记录以进行深度调试：点击跟踪记录表中的特定请求跟踪记录，以检查其载荷。
   • 输入： 确认变量（priorities、optionA 和 optionB）已从客户端应用正确传递。
   • 输出： 查看模型生成的原始文本，以验证它是否返回与架构匹配的有效 JSON。
   • 错误详情： 如果请求失败，请检查跟踪记录错误日志，了解失败原因，例如 App Check 令牌无效、身份验证被拒绝、配额限制或提示验证错误。
4. 排查并解决 Google AI Studio 问题：
   • 如果您在跟踪记录中发现错误（例如 JSON 响应解析格式错误或缺少参数），请复制错误消息或载荷。
   • 返回 Google AI Studio，并提示助理修复应用代码中的相应问题。

8. 可选：部署应用

现在，您的应用在预览模式下正常运行，请将其部署到生产环境。

为了保护生产环境中的 Firebase 端点，请配置生产环境证明提供方以与 Firebase App Check 搭配使用（在此 Codelab 中，您将使用 reCAPTCHA v3 ）。

您需要先部署应用以获取其确切的实际网址，以便向 reCAPTCHA 注册特定网域，而不是允许所有 ai.studio 应用。

部署应用并配置 reCAPTCHA：

1. 使用 Google AI Studio 部署 Web 应用：
   1. 在 Google AI Studio 中，点击顶部导航栏中的 Publish （发布）。
   2. 点击 Get started（开始使用），查看或自定义应用名称和说明，然后点击 Publish your app（发布应用）。
   3. 等待 Google AI Studio 构建和部署应用（通常需要 1-2 分钟）。
   4. 复制生成的实时个性化网址（例如 https://decide-for-me-123.ai.studio），并记下其网域（例如 decide-for-me-123.ai.studio）。
2. 在 Google reCAPTCHA 中创建 reCAPTCHA v3 密钥：
   1. 前往 Google reCAPTCHA 管理控制台。
   2. 输入标签 （例如 Decide For Me - Production）。
   3. 依次选择 reCAPTCHA type （reCAPTCHA 类型）> reCAPTCHA v3 (Score-based) （reCAPTCHA v3（基于分数））。
   4. 在 Domains （网域）部分中，添加应用的确切已部署网域（例如 decide-for-me-123.ai.studio，省略 https:// 和任何路径），或者如果您计划使用自定义网域，则添加自定义网域。
   5. 接受服务条款，然后点击 Submit （提交）。
   6. 保持此标签页处于打开状态：您需要网站密钥 （公共客户端密钥）和密钥 （私有服务器密钥）。
3. 在 Firebase 控制台中注册密钥：
   1. 在 Firebase 控制台中前往 App Check。
   2. 前往 Apps （应用）标签页。
   3. 在列表中找到您的 Web 应用，点击该应用（或点击三点状菜单 ⋮ ），然后选择 reCAPTCHA v3 。
   4. 将 reCAPTCHA 密钥 粘贴到相应字段中，然后点击 Save （保存）。
4. 配置客户端应用以使用ReCaptchaV3Provider：
   1. 在 Google AI Studio 中，切换到聊天面板，并提示助理更新生产环境的 App Check 配置：

      Please update our Firebase App Check initialization to use
      ReCaptchaV3Provider with the reCAPTCHA site key "YOUR_RECAPTCHA_SITE_KEY",
      while retaining support for debug tokens in non-production environments.
      

   2. 如果您直接在 Code （代码）标签页中查看代码，请确保 App Check 初始化与此结构匹配：

      import { initializeAppCheck, ReCaptchaV3Provider } from "firebase/app-check";
      
      const appCheck = initializeAppCheck(app, {
        provider: new ReCaptchaV3Provider("YOUR_RECAPTCHA_SITE_KEY"),
        isTokenAutoRefreshEnabled: true
      });
      

   3. 更新代码后，在 Google AI Studio 中重新发布应用，以将更新后的 App Check 配置推送到您的实时网站。
5. 验证生产流量并监控 App Check：
   1. 在无痕模式浏览器窗口中打开实时应用网址，使用 Google 账号登录，然后测试提交困境。
   2. 返回 Firebase 控制台中的 App Check，然后检查 APIs（API）和 Monitoring（监控）标签页，以验证是否已成功为 Firestore 和 Firebase AI Logic 注册请求。

注意： 系统已对 Firebase AI Logic 强制执行 App Check。在 App Check 指标中观察到 100% 的合法流量都经过验证后，您还可以将 Firestore 的 App Check 强制执行状态切换为 Enforce （强制执行），以自动拒绝所有未经验证的流量。

9. 总结

恭喜！您使用 Google 构建器堆栈中的工具从头开始构建了一个实用的 AI 功能应用。这仅仅是开始，您可以使用 Google 工具做更多的事情。您现在拥有一个 Firebase + Google Cloud 云项目；探索所有可用的服务！

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如需继续您的旅程，请前往 goo.gle/builders 了解下一个实验。

如果您已在使用 Antigravity 2.0（Google 的专用平台，用于并行编排多个自主智能体），则可以快速将项目从 Google AI Studio 导出并导入到 Antigravity，以便在本地继续处理该项目。Antigravity 具有 Agent Skills for Firebase，只需点击一下即可安装。这些技能还提供移动开发支持，可帮助您在 Android 和 iOS 环境中复制此应用（如果您愿意）。